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题名:
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深度强化学习原理与实践 [ 专著] shen du qiang hua xue xi yuan li yu shi jian / 陈仲铭，何明著 , |
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ISBN:
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978-7-115-50532-3 价格： CNY99.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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341页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 人民邮电出版社 出版日期： 2019 |
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内容提要:
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本书构建了一个完整的深度强化学习理论和实践体系：从马尔可夫决策过程开始，根据价值函数、策略函数求解贝尔曼方程，到利用深度学习模拟价值网络和策略网络。书中详细介绍了深度强化学习相关最新算法，如Rainbow、Ape-X算法等，并阐述了相关算法的具体实现方式和代表性应用（如AlphaGo）。 |
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主题词:
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机器学习 研究 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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主要责任者:
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陈仲铭 chen zhong ming 著 |
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主要责任者:
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何明 he ming 著 |
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附注:
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异步图书 |
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责任者附注:
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陈仲铭，西安电子科技大学硕士，OPPO研究院人工智能算法研究员。主要研究方向为强化学习与深度学习、数据挖掘、图像算法及其应用。 |
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责任者附注:
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何明，重庆大学学士，中国科学技术大学博士，现为上海交通大学电子科学与技术方向博士后研究人员、OPPO研究院人工智能算法研究员。主要研究方向为深度强化学习、数据挖掘与知识发现、机器学习方法及其应用，侧重于移动端用户行为分析与建模。 |
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索书号:
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TP181/1 |